Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 551031 |
| Слов в произведении (СВП): | 79278 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.14 |
| СДП диалога, знаков: | 36.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10582 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9671 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 911 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1330.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3059.03 | —> 2888-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15793 (19.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63485 (80.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20827 (32.81%) |
| Прилагательное | 8034 (12.65%) |
| Глагол | 13721 (21.61%) |
| Местоимение-существительное | 3486 (5.49%) |
| Местоименное прилагательное | 2531 (3.99%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 822 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.32%) |
| Наречие | 3614 (5.69%) |
| Предикатив | 567 (0.89%) |
| Предлог | 7625 (12.01%) |
| Союз | 5891 (9.28%) |
| Междометие | 885 (1.39%) |
| Вводное слово | 70 (0.11%) |
| Частица | 4394 (6.92%) |
| Причастие | 2962 (4.67%) |
| Деепричастие | 409 (0.64%) |
| Служебных слов: | 25299 (39.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.73 |
| . точка | 119.44 |
| - тире | 15.91 |
| ! восклицательный знак | 2.06 |
| ? вопросительный знак | 10.00 |
| ... многоточие | 7.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 11.31 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 1.06 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
